DeltaTTG：用Token-to-Go进度计训练多轮智能体
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DeltaTTG：用Token-to-Go进度计训练多轮智能体
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AI 综述
DeltaTTG论文作者提出一种多轮智能体强化学习方法DeltaTTG，通过共享进度计学习可复用的进度信号，其监督目标Token-to-Go（TTG）即任务完成前还需生成的token数，作为剩余完成努力的可观测代理，在不改变奖励的前提下重新分配各步优势。 在ALFWorld、PaperSearchQA和BFCLv3上，DeltaTTG相比GRPO平均分分别提升5.7分和7.2分（分别对应Qwen3-4B和Llama-3.1-8B-Instruct模型）。代码已在GitHub开源。
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最新进展10月13日 08:00
DeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计为多轮智能体训练分配逐步优势报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Hugging Face 每日论文精选DeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计为多轮智能体训练分配逐步优势
DeltaTTG 提出用共享进度计学习可复用的进度信号，其监督目标 Token-to-Go（TTG）即任务完成前还需生成的 token 数，作为剩余完成努力的可观测代理，在不改变奖励的前提下重新分配各步优势。
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